单选题在工程实践中，对一整幅图像完成一轮高斯平滑，需要执行与高斯核的卷积操作（）次。

A、图像大小/卷积核大小

B、 0次

C、 1次

D、 4次

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相关试题

单选题对RGB彩色数组rgb，沿行、列两个空间维度求各通道均值，一行代码为：r_mean, g_mean, b_mean = np.（）(rgb, axis=(0, 1))。

A、bitwise_or

B、0

C、resize(rgb, (w, h))

D、mean

单选题将两幅同尺寸图像frame1与frame2做按位合并（融合），可调用np.（）()。

A、region = frame[0:5, -5:]

B、bitwise_or

C、(H, W)

D、threshold

单选题由四对对应点经`cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)`计算得到的单应矩阵H，其NumPy数组的shape属性值为（）。

A、(3, 3)

B、gray.ravel()

C、frame = cv2.resize(frame, (w, h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

D、kernel = np.ones((3, 3)) / 9

单选题不论frame是灰度还是多通道，下列哪种写法能稳妥地只取出图像的高度与宽度并赋给h、w？即h, w = frame。

A、[:, :, 0](写[:, :, 0亦可)

B、bitwise_or

C、shape[2]

D、threshold

单选题 PCB图像经形态学开运算得opened、闭运算得closed，欲逐像素求两结果之差的绝对值，应写：delta = cv2.（）(opened, closed)。

A、gray.ravel()

B、absdiff

C、IMREAD_GRAYSCALE

D、region = frame[0:5, -5:]

单选题用matplotlib绘制灰度图gray的256档直方图，横轴为像素值，合适的调用形式为：plt.hist( , bins=256)。

A、gray_img = cv2.imread("x.jpg", 0)

B、[[2, 0], [0, 0.5]]

C、gray.ravel()

D、resize(gray, (w, h))

单选题 OpenCV读入的BGR彩色帧frame中，蓝色分量可通过切片frame[（）]取得。

A、frame.ravel()

B、(H, W)

C、自适应

D、[:, :, 0](写[:, :, 0亦可)

单选题设gray为灰度图，欲构造与其像素阵列形状完全一致的全零掩模，一行代码应写为：mask = （）。

A、resize(gray, (w, h))

B、IMREAD_GRAYSCALE

C、np.zeros(gray.shape)

D、frame = cv2.resize(frame, (x, y), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)